Abstrak:
Di bidang Sistem Transportasi Cerdas (ITS), kombinasi tradisional radar tunggal dan kamera pos pemeriksaan mengalami biaya tinggi dan kesulitan dalam penggabungan data. Sistem integrasi radar-visual, yang mengintegrasikan radar gelombang milimeter dan kamera, mengoptimalkan biaya dan memperdalam fusi data, secara bertahap menjadi perangkat utama dalam lapisan persepsi ITS. Makalah ini membahas penggunaan teknologi cascading RFchip, memilih solusi dual-chip AWR2243 untuk meningkatkan kinerja radar gelombang milimeter. Ditambah dengan chip keamanan kelas profesional, sistem integrasi radar-visual dengan kemampuan deteksi jarak jauh dirancang. Pada tingkat algoritme, strategi fusi multi-sensor digunakan, dan algoritme deteksi target YOLOv8n ditingkatkan dengan memperkenalkan jaringan ekstraksi fitur tulang punggung RepViT dan menggunakan fungsi kehilangan SIoU untuk mengoptimalkan akurasi regresi kotak pembatas. Model yang ditingkatkan ini mengurangi jumlah parameter sebesar 24%, mengecilkan ukuran model sebesar 22%, dan secara signifikan meningkatkan efisiensi komputasi dengan tetap mempertahankan akurasi yang tinggi. Melalui pengujian skenario lalu lintas dunia nyata, sistem ini mencapai pemantauan persimpangan lalu lintas 360°, dengan jangkauan deteksi maksimum 350 meter dan akurasi deteksi lebih dari 97%, memenuhi persyaratan desain untuk sistem integrasi radar-visual jarak jauh dan menunjukkan prospek aplikasi teknik yang kuat.

1. Pendahuluan
Seiring dengan percepatan urbanisasi dan peningkatan jumlah kendaraan, kondisi lalu lintas jalan raya menjadi semakin kompleks. Sistem Transportasi Cerdas (Intelligent Transportation Systems/ITS), yang meningkatkan efisiensi dan keselamatan manajemen lalu lintas, semakin mendapat perhatian dalam hal evolusi teknologi. Di antara berbagai sensor persepsi lalu lintas, sistem integrasi radar-visual menggabungkan keunggulan radar gelombang milimeter dan kamera video. Perpaduan ini memberikan pengukuran jarak dan kecepatan yang tepat dari radar, yang tidak terpengaruh oleh kondisi cahaya atau cuaca, serta pengenalan target yang intuitif dari kamera dan informasi yang kaya. Dibandingkan dengan penggunaan radar dan kamera tradisional yang terpisah, sistem integrasi radar-visual menawarkan keuntungan yang signifikan dalam hal biaya perangkat keras, sinkronisasi data, dan integrasi sistem, sehingga memungkinkan persepsi kondisi lalu lintas dan deteksi kejadian yang lebih efisien.

Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi radar gelombang milimeter dan sistem fusi radar-visual telah berkembang dengan pesat. Radar gelombang milimeter menggunakan efek Doppler untuk mendeteksi kecepatan dan jarak target, dan kinerjanya dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti pita frekuensi operasi, arsitektur chip, dan desain antena. Berdasarkan jarak deteksi, radar gelombang milimeter dikategorikan ke dalam jenis jarak pendek dan jarak jauh. Pemrosesan data sering kali menggunakan arsitektur FPGA atau FPGA+DSP untuk menyeimbangkan kecepatan pemrosesan dan fleksibilitas sistem. Dari segi pita frekuensi, radar 24GHz dan 77GHz banyak digunakan. Pita 77GHz sangat cocok untuk skenario pemantauan lalu lintas jarak jauh karena panjang gelombangnya yang lebih pendek, ukuran antena yang lebih kecil, jangkauan deteksi yang lebih besar, dan resolusi yang lebih tinggi.

Namun, studi desain sistem integrasi radar-visual yang ada saat ini masih terbatas, dan sebagian besar solusi menghadapi tantangan dalam hal jangkauan deteksi atau biaya. Untuk mengatasi masalah ini, makalah ini mengusulkan solusi desain untuk sistem integrasi radar-visual dengan kemampuan deteksi jarak jauh, berdasarkan radar gelombang milimeter 77GHz dan teknologi cascading RFchip. Makalah ini merinci arsitektur perangkat kerasnya, strategi optimasi algoritme, dan menguji kelayakan dan keandalan sistem.

2. Gambaran Umum Desain Sistem

Sistem integrasi radar-visual dibagi ke dalam dua bagian utama: radar dan video. Bagian video mencakup chip kontrol utama dan modul akuisisi gambar, menggunakan sensor 5MP untuk memastikan kualitas gambar. Bagian radar menggunakan solusi cascading dual-chip AWR2243 untuk membentuk array antena 6-pemancar, 8-penerima, dengan sinyal sinkronisasi yang memungkinkan kerja sama mode master-slave. Untuk meningkatkan kualitas sinyal RF, sistem ini menggunakan chip manajemen daya khusus untuk memberi daya pada chip RF. DSP video mengontrol sensor untuk mengumpulkan data video dan mengintegrasikan fusi data radar dan video secara internal.

2.1 Desain Bagian Video
Bagian video menggunakan chip keamanan kelas profesional, H13403V100, yang terhubung ke sensor 5MP melalui protokol MIPI, memungkinkan akuisisi dan transmisi data video definisi tinggi. Chip ini memberikan kemampuan pemrosesan gambar dan penjadwalan data yang kuat, mendukung algoritme fusi multi-sensor.

2.2 Desain Modul RFchip
RFchip radar gelombang milimeter bertingkat adalah metode yang efektif untuk meningkatkan kinerja sistem. Dengan menyinkronkan beberapa RFchip, daya transmisi dan sensitivitas penerimaan dapat ditingkatkan, menghasilkan jangkauan deteksi dan resolusi sudut yang lebih baik. AWR2243 dipilih sebagai RFchip inti, yang beroperasi pada pita frekuensi 76-81GHz dengan integrasi tinggi dan kinerja RF yang sangat baik. Satu AWR2243 mendukung 3 antena pemancar dan 4 antena penerima, dan cascading dua chip memperluasnya menjadi 6 pemancar dan 8 penerima, yang secara signifikan meningkatkan fleksibilitas sistem dan akurasi deteksi.

2.3 Desain Modul Akuisisi Data Radar
Akuisisi data radar menggunakan solusi AM2732 DSP + FPGA. AM2732 mengontrol chip master-slave AWR2243 melalui antarmuka SPI, menerima data LVDS dari sensor front-end, dan melakukan pemrosesan dasar seperti pengukuran jarak dan kecepatan target. FPGA bertanggung jawab untuk akuisisi dan penerusan data radar, mentransmisikan data ke papan kontrol video melalui protokol LVDS, dan menyelesaikan fusi data radar-visual di DSP utama.

3. Desain Algoritma

Inti dari sistem integrasi radar-visual terletak pada algoritme fusi multi-sensor. Sistem ini mengimplementasikan radar point cloud dan pemrosesan fusi gambar video dalam DSP utama, termasuk deteksi target, pelacakan, dan asosiasi data.

3.1 Deteksi Target Radar
Deteksi target radar menggunakan algoritme pengelompokan DBSCAN, yang membagi sampel berdasarkan kepadatan, yang secara efektif mengenali titik target yang terdistribusi secara non-bola, cocok untuk deteksi multi-target dan multi-bentuk dalam skenario lalu lintas.

3.2 Deteksi Target Gambar
Deteksi target gambar didasarkan pada model YOLOv8n, yang mencakup komponen Backbone, Neck, dan Head. Untuk lebih meningkatkan akurasi deteksi dan efisiensi model, makalah ini memperkenalkan jaringan tulang punggung RepViT dan menggunakan fungsi kehilangan SIoU untuk mengoptimalkan regresi kotak pembatas.

4. Kesimpulan

Makalah ini mengusulkan desain sistem integrasi radar-visual jarak jauh berdasarkan teknologi cascading dual RFchip AWR2243. Sistem ini meningkatkan kinerja antena melalui cascading perangkat keras, dikombinasikan dengan algoritma fusi multi-sensor dan model deteksi YOLOv8n yang lebih baik. Sistem ini mencapai akurasi deteksi lebih dari 97%, dengan jangkauan deteksi maksimum mencapai 350 meter, memenuhi persyaratan pemantauan lalu lintas jarak jauh dalam skenario ITS. Hasil pengujian memvalidasi stabilitas dan keandalan sistem, menawarkan nilai aplikasi teknik yang luar biasa.